Reconocimiento facial para la identificación de postulantes en el proceso de admisión 2023 de la Universidad Nacional Intercultural de la Selva Central Juan Santos Atahualpa

• Autores: Tucto Leon, Cristhian, Churampi Rosales, Branco Edinson, Arauco Medrano, Merly Milagros
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Continental
• Repositorio: CONTINENTAL-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.continental.edu.pe:20.500.12394/16207
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12394/16207
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos; Reconocimiento de imágenes; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La Universidad Nacional Intercultural de la Selva Central Juan Santos Atahualpa reconoce la problemática creciente de suplantación de identidad en los procesos de admisión, una situación que afecta no solo a su institución, sino también a otras universidades que enfrentan un incremento en el número de postulantes cada año. Consciente de esta realidad, la universidad ha decidido abordar esta cuestión con mayor precisión y certeza, aspirando a alcanzar un nivel de precisión en la identificación del postulante superior al 90 %. El objetivo de esta investigación es desarrollar una aplicación de reconocimiento facial destinada a identificar y evitar la suplantación de los postulantes durante el proceso de admisión 2023 de la mencionada universidad. Se ha optado por un enfoque convencional o en cascada para el desarrollo de la aplicación, dada su relevancia para asegurar un proceso de postulación justo y equitativo. En cuanto a la metodología empleada, se siguió un enfoque clásico o en cascada. La recopilación de datos se llevó a cabo mediante encuestas y entrevistas con el rector y el jefe del departamento de admisiones. La aplicación de reconocimiento facial se desarrolló utilizando Amazon Rekognition, un servicio de AWS que proporciona modelos avanzados de reconocimiento de imágenes. Las pruebas realizadas con 77 estudiantes y sus respectivas fotografías demostraron un alto grado de eficacia. Durante el despliegue de la aplicación de reconocimiento facial se confirmó que la probabilidad de acierto superaba el 90 %. Este método se reveló ventajoso para identificar a los postulantes antes de su ingreso al lugar de evaluación, ofreciendo una solución efectiva al problema planteado en los exámenes de admisión.